什么时候样本相关系数为-1-搜答案-智慧作业帮

观察直方图易得数据落在[10，12）的频率=（0.02+0.05+0.15+0.19）×2=0.82；数据落在[10，12）外的频率=1-0.82=0.18；∴样本数落在[10，12）内的频数为200

D吧.散点图中所有样本点都在一条直线上说明两变量的相关性越强.两个变量相关性越强,相关系数的绝对值越接近1.嗯嗯

multipleR

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

确实,配对样本t检验用于不同时间点,或两个相关测量结果的比较.在大多数情况下,这两组数据具有明显的相关性,因此这张表就是要告诉你是否存在显著的相关性.若存在显著的相关性（P0.05）,你仍然可以使用配

那几个点在一条直线上.说明相关性强.相关性指数为1r（相关系数）>0.75就说明相关性强,再问：高中书上哪一册有讲这块具体内容的啊？谢谢再答：选修1-2第一章回归分析上的

选C再问：为什么？？再答：x=(y-1)/2呀解得y=2x+1晕了，应该选D就是随机变量的折合把Y折合成标准正态分布再问：为什么要随机变量的折合把Y折合成标准正态分布？再答：两者的相关系数是1，也就是

1.X、Y如果是随机变量的话就不该有DX或DY=0的情况,否则那就是常数而不是随机变量了.因此,你所说的情况并不存在.2.当cov（X,Y）=0,那么相关系数ρ（X,Y)确实为零.

1数据有问题2软件版本盗版没盗好,重新找一个版本,或者把软件重新启动我替别人做这类的数据分析蛮多的

不对.cov（X,Y）=EXY-EXEY应该这么算：cov（xi-x拔,xj-x拔）=cov（xi,xj）-cov（xi,x拔）-cov（xj,x拔）+cov（x拔,x拔）=0-cov（xi,xi/n

标准误差＝总体标准差/样本容量的算术平方根＝0.2/根号100＝0.02

0.9Cov(X,Y)=[E(XY)-EX*EYρ(X,Y)=Cov(X,Y)/(DX*DY)^(1/2)=0.9Cov(Y,Z)=E(YZ)-EY*EZ=E[Y(2X-1)]-EY*E(2X-1)=

a=3,b=3,c=0s=8/7选C（1）b>0时,交点在X轴上方.机会是1/4（2）当a>=0时,必须

独立样本t检验是用来比较两个组的数据有没有差距的.方差分析用来比较三个以上个组.ppv课学习网站、再问：两组数据的时候不能用方差分析吗，如果比较城市和农村的人口对于问题的看法呢，就只能用独立样本T检验

上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.

就高中而言只求样本方差除以N,求样本方差的点估计值或用样本方差估计总体除以N-1

4是方差?x1+..x16~N(12*16,4*16)均值-12=(x1+..x16-12*16)/16P(|均值-12|>1)=P(|x1+..x16-12*16|>16)即求16个样本和的分布同其

"那相关系数为负的两个量是什么关系?"答：负相关!也就是你走东来他走西.再加个例子.甲的射击水平受乙的射击结果影响：乙的射击结果越好,甲的射击发挥越不好.----这就是负相关."就是说如果A,B负相关

R²=0.64SSt=Σ(xi-xbar)²SSg=Σ(yi-xbar)²SSr=Σ(yi-xi)²SSr+SSg=SStSSg/SSt=R²=0.6

不是的,如果要求的是样本的方差就除以（n-1）,如果要求的是总体的方差就除以n,其实统计学中除以（n-1）和除以n都不大要紧的,因为那差别小得可以忽略,统计数据也不是十分的精确.